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φ-OTDR全分布式光纤振动传感系统的车辆识别方法改进

作者:熊显名; 崔向良全分布式光纤振动传感系统bp神经网络幅度差分法

摘要:相位敏感光时域反射计(φ-OTDR)全分布式光纤振动传感系统,在对车辆信号识别过程中所采用的幅度差分法存在着识别率低的问题。为了克服这一问题,将车辆识别方法改进为基于BP神经网络的识别算法。该算法首先利用φ-OTDR系统采集瑞利后向散射光信号,从中提取出车辆振动信号,然后通过主成分分析法(PCA)对振动信号进行降维和特征提取,最后利用BP神经网络模型对高速公路上的车辆进行识别。实验结果表明:利用BP神经网络算法对车辆进行识别,识别率可以达到98.33%。

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